シラバス Syllabus

授業名 情報リテラシー 2
Course Title Information Literacy 2
担当教員 Instructor Name 小嶋　知子（Tomoko Kojima）
科目ナンバリングコード Course Numbering Code LIN102
授業形態 Class Type 講義 Regular course
授業形式 Class Format On Campus
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category
学位 Degree BSc
開講情報 Terms / Location 2026 UG Nisshin Fall Intensive
コード Couse Code NUC244_N26B

授業の概要　Course Overview

Mission Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement

本学のミッションであるビジネスリーダーの育成において、本講義はその基盤となる情報やデータを有効に活用・分析する能力を養成することが目的である。
The purpose of this course is to cultivate the ability to effectively use and analyze information and data, which is the foundation of NUCB's mission to nurture business leaders.

授業の目的（意義） / Importance of this course

ICTが日々劇的に革新される現在、情報社会を支える数理・データサイエンスの考え方やAIの技術を知り、自らが道具として使いこなせるようになるために、その基盤となるデータの活用のされ方やデータ分析の手法を習得する。

具体的には、データとその分析が実世界でどのように活かされているかを学び、データに基づく判断に必要な知識・姿勢であるデータリテラシーを身につける。その上で、PowerPointを用いて発表資料を適切に作成し、効果的なプレゼンテーションができるように学んでいく。
In the current era of dramatic ICT innovations on a daily basis, students will learn the concepts of mathematical and data science and AI technologies that support the information society, and learn how data is utilized and data analysis methods that serve as the foundation for these concepts in order to be able to use them as tools themselves.

Specifically, students will learn how to operate Excel, learn how data and its analysis are utilized in the real world, and acquire data literacy, which is the knowledge and attitude necessary to make decisions based on data.Then, students will learn to properly prepare presentation materials using PowerPoint and make effective presentations.

学修到達目標 / Achievement Goal

・RESAS、 eStat などのオープンデータを活用できる
・Excelを使って、基礎的な表計算やデータ処理を行うことができる
・レポート・論文・プレゼンテーションにおいて、図・表・グラフを用いて根拠となるデータを示し、説得力のある主張をすることができる
・PowerPointを使用して、発表資料を適切に作成することができる
・効果的なプレゼンテーションをすることができる

Upon successful completion of this course, students will be able to:
-Use open data such as RESAS, eStat, etc.
-Perform basic spreadsheet and data processing using Excel
-Use figures, tables, and graphs to present data as evidence and make persuasive arguments in reports, papers, and presentations
-Use PowerPoint to create presentation materials appropriately
-Give effective presentations

本授業の該当ラーニングゴール　Learning Goals

*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。

LG1 Critical Thinking
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG7 International Perspectives (BA)

受講後得られる具体的スキルや知識　Learning Outcomes

・Power Point、Excelの基本操作スキル
・数理統計基礎知識
・データ収集力・分析力
・論理的思考力
・効果的なプレゼンテーション資料を作成する力
・説得力のあるプレゼンテーションをする力

-Basic operational skills in PowerPoint and Excel
-Basic knowledge of mathematical statistics
-Data collection and analysis skills
-Logical thinking
-Skills in creating effective presentation materials
-Effective presentation skills

SDGsとの関連性　Relevance to Sustainable Development Goals

Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）

教育手法　Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 40 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 60 %
フィールドメソッド Field Method 0 %
合計 Total 100 %

事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法　Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods

【事前学修と事後学修】
授業前は毎回90分程度以上の予習を行い、課題がある場合は必ず事前に提出すること。授業後も毎回90分程度の振返りを行って、復習することが望ましい。
本授業で学んだことは、日常生活において利用しようとすることが大切である。週1回の授業時間だけでは不十分なため、自宅でもできる限りコンピュータを使うことが重要である。自習でわからない点は、授業中/メール/クラスルームを通じて、教員もしくはチューターに積極的に質問して解決すること。

【中央情報センター（図書館）について】
毎回の課題/ケースアサインメント作成時に活用すること。

【アサインメント等に対するフィードバック方法】
毎回の授業またはグーグルクラスルーム（LMS）で適宜、フィードバックする。

授業スケジュール　Course Schedule

第1日（Day1）

①プレゼンテーションの基本とその心得、情報収集と整理
②Power Pointの基本操作（1）発表内容をわかりやすく伝えるスライド表現法
③Power Pointの基本操作（2）図表・イラスト作成、アニメーションの利用，効果的な発表資料作り
④Power Pointの基本操作（3）わかりやすい発表スライドのレイアウトとデザイン

●使用するケース
「旅行企画プレゼン」（山本裕子）

第2日（Day2）

データの可視化（4章）#カッコ内の章番号は教科書「データサイエンスリテラシー」の章に対応。
①データの可視化：表、グラフの種類と特徴

②データ処理・グラフ：Excelの起動と終了、データ入力、オートフィル、
Excelのデータ構造としてのセル、シート、ブックの関係の理解
セルの参照、相対参照、絶対参照、複合参照

③表：罫線、装飾

④関数：関数を使ったデータ処理の仕方---データの並び替え、ランキング 、データ数

第3日（Day3）

オープンデータとは（7章）、オープンデータの成り立ち（8章）
データサイエンスによるSDGsが課題解決への取り組み（10章）
①オープンデータ（データを読む）
：ダッシュボードの活用

②グラフ(1)
：グラフ作成、さまざまなグラフの特徴と理解

●使用するケース
「長久手ビジョン」（山本裕子）

第4日（Day4）

データ収集の基礎（11章）、データ収集演習（12章）
①オープンデータ（データを使う）
：csvファイルのダウンロードと加工（RESAS・eStat利用）

②グラフ(2)
：複合グラフ、グラフのデザイン、PowerPoint ・ Word でのグラフ作成

●使用するケース
「長久手ビジョン」（山本裕子）

第5日（Day5）

①統計(1)
：データの種類（量的変数、質的変数） 、
データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）

②応用(1)
：データのソート・抽出、グループ集計などのデータベース機能、ピボットテーブルでのクロス集計

●使用するケース
（ケース作成中）
#Day5〜Day7のいずれの回で小テスト（Excel実技）1回実施（内容はこれまでの復習問題）

第6日（Day6）

①統計(2)
：データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）

②応用(2)
：分析ツールを活用した各種の統計分析方法---データの集計（和、平均） 、
データ解析ツール（スプレッドシート） 、表形式のデータ(csv)

第7日（Day7）

①プレンゼンテーションの実践
：グループ別にプレゼンテーション、質疑応答、振返り

成績評価方法　Evaluation Criteria

*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
講師用内規準拠 Method of Assessment Weights
コールドコール Cold Call 0 %
授業内での挙手発言 Class Contribution 60 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 60 %
予習レポート Preparation Report 10 %
小テスト Quizzes / Tests 15 %
シミュレーション成績 Simulation 0 %
ケース試験 Case Exam 0 %
最終レポート Final Report 0 %
期末試験 Final Exam 15 %
参加者による相互評価 Peer Assessment 0 %
合計 Total 100 %

定期試験　Final Exam

あり

評価の留意事項　Notes on Evaluation Criteria

本授業はコンピュータを用いた演習科目のため、ほぼ毎回の授業で「課題」が課される。また、日頃の授業ではエクセルなどの実技演習により、コンピュータスキルと知識の獲得と定着を目指す。そのため、毎回授業に欠かさず出席することが重要である。
なお、本授業は授業のターム中盤に「小テスト（Excel実技）」が1回実施され、タームの最後に定期試験（筆記/実技）が実施される。

使用ケース一覧　List of Cases

    ケースは使用しません。

配布教材と教室における電子機器の利用マナーについて Guidelines for Classroom Technology and Proper Use of Course Materials

  1. ケースメソッド教育の中核は、積極的な参加と知識の共有です。この教育を支えるため参加者は授業中の電子機器（例：スマートフォン、ノートパソコン）の使用を制限するよう求められます。許可を得た場合でも、教室内では電子機器は、ケース討議に資する目的でのみ使用してください。授業中は、たとえケース討議に関連していても、検索エンジンや生成AIの使用は避けて下さい。
  2. 配布教材（ケースを含む）は指定された授業への参加以外の目的で利用しないで下さい。著者の権利、著作権、特定情報の機密性を保護するため、許可なく教材を個人や組織（生成AI を含む）に提供することはできません。このルールは、印刷物・電子教材のいずれにも適用されます。
  1. Active participation and shared learning is at the core of the case method learning.Participants are asked to limit their use of electronic devices (e.g., laptops, smartphones) during classroom sessions in support of this model. Even with permission granted, devices should only be used in the classroom in service to the case discussion. Online searches and generative AI tools, even if related to the case discussion, are discouraged while class is in session.
  2. Students are prohibited from using the course materials (including cases) distributed by the university for any purpose other than participation in the designated class.Students must not input, process or test course materials with any artificial intelligence (AI) tools, bots, software, or platforms without the author’s permission. These actions violate the terms of use for the course materials and may also constitute copyright infringement.

教科書　Textbook

  • 髙橋弘毅 ほか「データサイエンスリテラシー」実教出版（2022）9784407352573
  • 名古屋商科大学「Macintoshガイド 2025年度版」オリジナル（2025）

参考文献・資料　Additional Readings and Resource

［1］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Microsoft Excel 2019 基礎 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103809
［2］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Excel 2019 応用 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103816
［3］小舘由典,できるシリーズ編集部『できるExcel 2019 Office 2019/Office 365両対応 (できるシリーズ)』インプレス ,2019, ISBN: 978-4295005537
［4］阿部 香織『情報利活用 表計算 Excel 2019対応 (情報利活用シリーズ)』日経BP社 ,2019, ISBN: 978-4822286095
［5］矢野文彦監修『情報リテラシー教科書 Windows 11/Office 2021対応版』オーム社,2022,ISBN:978-4-274-22965-7

授業調査に対するコメント　Comment on Course Evaluation

授業評価に基づき、講義の仕方や指導方法の改善に取り組みます。

担当教員のプロフィール　About the Instructor　

・学位と取得大学
　修士（情報科学）大阪大学
　博士（情報科学）大阪大学
・研究分野
　応用数学（数値解析，計算機シミュレーション）








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